网络舆情监测方法
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网络舆情监测方法范文第1篇
本文结合大数据对社会舆情研究的影响，从研究视角、研究方法、数据库支持、研究主体、研究重点等方面讨论了大数据背景下社会舆情研究的转向，在此基础上分析了大数据时代社会舆情研究在数据收集、数据存储、数据处理和数据呈现等几个方面的做点。
关键词：
大数据 社会舆情 舆情预警 数据挖掘 可视化
一、大数据为舆情研究创造了新机遇
在当下网络舆情研究的进程中，大数据的价值表现极为突出。面对数亿网民和浩如烟海的网络言论，网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台。
1. 大数据成为 “人类的仪表盘”，更有利于舆情研究。大数据可完整记录社会舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴涵着丰富的内涵和很多规律性信息。通过分析相关数据，可了解大众需求、诉求和意见。一定程度上，大数据成了人类生存痕迹和心理变化的记录仪，成为不折不扣的“人类仪表盘”。通过这一指示器，可清楚地记录当下社会民众的所思所想。
2. 大数据成为社会舆情研究的“利器”。美国麻省理工学院斯隆管理学院的经济学家埃里克・布吕诺尔夫松（Erik Brynjolfsson）说，要想领会大数据的潜在影响，你得看看显微镜。发明于4个世纪之前的显微镜，使得人们以前所未有的细胞级水平观看和测量事物。这是测量的一次革命。布吕诺尔夫松教授解释说，数据的测量正是显微镜的现代等价物。[1]大数据可使对社会舆情的监测和测量达到个体级水平，而不再是传统web1.0时代舆情监测的整体性描述，大数据使得细节化、即时化地测量个体的行为和情绪变成了可能，并通过一定的隐私保护，通过其“电子痕迹”对个体进行社会行为刻画，在此基础上展现出个体的社会心理变化。
3. 大数据是社会关系的“沉淀池”，改变传统舆情只见“内容”不见“关系”的境况。目前，从整体发展来看，社会科学的研究已发生转向，由原来对“个体属性”的关注转向为对“社会关系”的关注，相应的研究方法也由传统的抽样研究到现在的社会网络分析，正如人们常常指出的那样，调查是一种社会学的绞肉机，它把个体从其所在的社会情境中抽离出来，并确保研究对象之间不存在联系。[2]传统的抽样研究很容易只见树木不见森林。正如传统的社会舆情监测只注重网民“说什么”，不重视网民之间的“关系”，这种舆情监测很可能只抓住比较浅层次的社会语义表达，不能把握网民“为什么这样说”背后的社会心理和其所处的社会关系网。大数据不仅仅记录网民的话语和内容，还记录网民之间的社会互动和社会交往方式，乃至网络族群之间的界限和相互勾连。通过一定的数据分析手段，不仅可描绘出网民的“社会话语表达”，且能够清晰地描绘出网民的“社会关系网络”和“心理文化地图”，从而改变web1.0时代单向度的舆情监测。
4. 大数据的预测性可以解决目前舆情研究的尴尬。目前的网络舆情监测和研究，是对已有事件的影响力和扩散范围进行量化描述，没有能够做社会舆情预警的，即使有个别机构宣称自己的舆情系统能够进行舆情监测，要么是噱头，要么预测的准确率很低，基本上不可以用于实践。全球大数据研究权威巴拉巴西认为：“93%的人类行为是可以预测的，当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。生活如此抵触随机运动，渴望朝更安全、更规则的方向发展，人类行为看上去很随意、很偶然，却极其容易被预测。”[3]如美国麻省理工学院副教授 Devavrat Shah 和学生 Stanislav Nikolov 发明的新算法在预测 Twitter 热门话题时准确率在 95% 以上，且平均比 Twitter 官方热门话题出来的时间早 90 分钟，甚至有些热门话题能够提前 5 小时预测出来，没有时间的限制，可以分析任何时间出现的任何话题，就像不停变化的股票市场、电影票价或每个人的乘车时间一样，Twitter 上任何随机发生的话题，都可以拿来分析。分析的结果，不仅能预测热门话题的趋势，还可帮助品牌推广或营销人员确定人们的关注点，甚至可用来监控舆论；另外脸书（Facebook）在首次公开募股上市（IPO）的当天，一个社交平台机构监测了Twitter上的情感倾向与脸书（Facebook）股价波动的关联。在开盘前推特上的情感逐渐转向负面，25分钟之后，脸书的股价便开始下跌；而当推特上的情感转向正面时，其股价在8分钟之后也开始了回弹；当股市接近收盘时，推特上的情感转向负面，10分钟后股价又开始下跌。当然，大数据被用于网络舆情研究也存在一定的负面性，这种精准化的社会存储、社会测量方式被大规模运用时，一方面容易引起个体隐私的泄露，通过大数据研究就像透过透明的玻璃鱼缸观察鱼群游动的行为乃至其中每一条鱼的表情活动；另一方面容易使一些别有用心的人或组织，轻易地操纵和控制舆论，但这些弊端都可通过一定的规则设定来进行有效规避。
二、大数据视域下舆情研究的转向
大数据对传统舆情研究产生了深刻的影响，在这种大背景下，社会舆情研究需进行相关转向，实现学科的调试和适应，具体主要包括以下几点。
1. 研究视角的转向：从单向度的内容研究转向“内容+关系”的多维度研究。随着大数据时代的到来，传统舆情研究只重视网民话语表达的单向度研究的视角必将改变，话语作为一种外在的社会表达，属于浅表层面，不能够有效窥探出网民群体的社会行为、社会心理和社会诉求。借助大数据，舆情研究的视角将更加多元化，未来舆情研究的视角将转向对社会话语表达、社会关系呈现、社会心理描绘、社会诉求预测等多方面、多向度的研究，通过这样的研究转型，社会舆情研究将真正成为一门与多学科交叉的社会显学，成为一门学科。改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。
2. 研究方法的转向：由舆情信息采集转向数据加工、可视化等。由于舆情监测的前端界面呈现的方式上同质化程度较高，目前的舆情监测和舆情研究主要集中在舆情信息的采集及信息源的扩展方面。无论是北大方正舆情产品还是拓尔思（TRS），在对新闻网站、微博账号进行监测时，须将网站地址和微博账号的微号设定好，甚至新闻网站的网站设计样板也要进行设定，被监测的网站一旦改版，后台监测也必须调整相应的网页样板。各种舆情软件间的竞争，主要集中在信息采集源覆盖的范围以及数据分析后台的算法上，但呈现出来的前端页面则是“千网一面”。大数据将目前舆情信息采集的环节拉回到一个竞争层面上来，未来舆情监测和研究的数据源可能来自于同一个大数据库支撑，舆情研究主体竞争的是各类算法的精细化、准确化，并在呈现给用户的前端界面上进行优化，增强前端界面的友好程度，整个竞争的链条就会不断下移，更加适合用户的需求。
3. 数据库支持的转向：由简单的、有限的数据库转向非结构化的大数据库。目前的舆情监测和研究所依据的数据库相对来说比较简单，结构单一、数据量有限，还停留在TB级别，主要因为这些数据库的数据源要么是基于抽样进行数据抓取的，要么仅抓取重点网络站点，数据量有限，数据库标准相对较低，能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。大数据的数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB乃至ZB级别，因此大数据所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具进行处理和识别，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，这需要巨大的数据库作为支撑。另外，大数据的数据资源相对驳杂，是一种非结构化的数据呈现，因此需要相应的非结构化的数据库与之相对接。
4. 舆情研究主体的转向：由小作坊式的单打独斗、面面俱到的舆情监控转向分工明确、高度聚合集约的舆情分析。目前实践中的舆情监测和研究主体比较多，仅用于商业运营的软件监测主体就有几百家之多，这些舆情监测主体多半是软件服务商，通过网络爬虫技术、分词技术和议题聚合等技术，开发出相关软件，为企业、政府部门和科研院所安装和维护，进行简单的数据采集和分析，类似于小作坊式的舆情监测方法，这种运作方式急功近利，为了眼前的商业利益，不重视产品研发和数据源的扩充，通过吃回扣等商业贿赂方式尽量多卖几套“软件”。各舆情主体之间的竞争呈低层次化和粗放型。未来大数据使得舆情研究主体在同一个层面上，即数据处理和呈现的能力上竞争，在大家可以获得同一数据源的前提下，双方的竞争必将在数据处理、算法精进、界面友好、可视化等层面展开，分工会进一步明晰，行业内部会进一步聚合集约，行业洗牌加速，行业有机化程度增强。
5. 舆情研究重点的转向：由舆情监测转向舆情预警乃至预测，从单向度的危机应对、品牌营销转向各领域的综合信息服务。目前的网络舆情研究主要集中在监测，主要是对一些显著性事件的舆情动态，包括传播范围、影响力等进行监测和研判，类似于相面术的“麻衣相”，只知道事件发展的过去，不知道事件发展的未来。大数据的核心是预测，可通过分析处理整群数据，而不再大量依赖随机采样，通过自然语言处理、模式识别及机器学习等人工智能技术，结合人工经验，研判未来舆情发展的态势和影响，并在此基础上实现超出人类经验范畴之外的精准化预测。如国外研究人员已发现，Google搜索请求中诸如“流感症状”和“流感治疗”之类的关键词出现的高峰要比一个地区医院急诊室流感患者增加出现的时间早两三个星期（而急诊室的报告往往要比浏览慢两个星期左右）；而在经济预测方面，Google上房产相关搜索量的增减趋势相对于地产经济学家的预测而言是一个更加准确的预言者。另一方面，目前由于数据量和技术等限制，舆情研究还主要集中在危机应对和品牌营销等，这种应用主要是基于舆情监测和研判这一功能进行的，未来随着大数据在舆情研究中的使用，舆情研究的功能指向必将更加多元化，为政府部门、企业和个人提供更加综合化的信息挖掘服务。
三、大数据视域下舆情研究的若干做点
不容置疑的是目前大数据的研究还处于起步阶段，所有关注大数据的机构和个人都知道大数据是未来很有价值的信息资产，至于如何开发和应用还是未知数，很多研究者的心态是先把数据下载存下来。
目前来看，大数据的分析和对比框架还比较缺乏，缺乏各行业通用的数据分析模型和精确化的数据算法，对社会舆情研究来说，未来大数据的可能出路和做点有以下几方面。
1. 大数据收集：尽量多地扩大信息源。目前的社会舆情信息源主要基于网络站点，对社会化媒体舆情关注的信息相对较少，未来的舆情信息收集要多元化，不仅仅收集社会化媒体中的舆情信息，还要加大对物联网中的信息的采集，要给这些来自物联网和各类机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
2. 大数据存储：注意集约化。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，进行多元、立体化的标签标注系统，通过信息噪音过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
3. 大数据处理：注意提纯和结构化。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多（下转第19页）（上接第15页）空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，导出可理解的内容。综合来看，未来的大数据处理要注意以下几方面：一是小型基础数据库的支撑和建设，大数据库作为信息母体，需要若干小型数据库作为检索源，因此必须加大基础小型数据库的支撑，比如如果想了解大数据库中民众社会幸福感的高低，必须有能够衡量和指示社会主观幸福感的相关小型数据库作为支撑，以小型数据库的数据作为搜索元单位进行检索，去伪存真，经过这一步才能实现信息的基本提纯。二是将大数据结构化的算法。大数据作为一种非结构化的数据，需要进行一些结构化的解读和梳理，这就需要相关的数据结构化的算法，这种算法可称之为数据模型，通过构建一定的指标体系或结构算法，来有效地对大数据进行结构化，如同样对大数据库的社会幸福感的测量，在进行相应的社会语义提纯后须进行结构化计算，研究衡量社会幸福感的各类指标之间的相关关系，在此基础上进行赋值计算，从而形成适合衡量社会幸福感的大数据结构化算法。三是大数据处理千万不能剥离大数据产生的时空特征。数据自身是不懂社会背景的，现实生活中人类的决策不是离散的事件，而是镶嵌在时间序列和背景之中的，正像Big Data-Context = Bad一样，大数据被抽离了社会语境后就是坏数据。
4. 大数据结果呈现：低门槛和可视化。大数据作为一种社会应用工具，其真正的价值不在于成为一些IT从业者孤芳自赏的专利，而在于其能够服务于社会，被社会大众所容易理解和使用，因此大数据的呈现必须要界面友好，使用和识别门槛不高，结果直观便于洞察。新媒体尤其是社会化媒体的发展促进了UGC（用户生产内容）的繁盛，UGC必然产生大数据，因此大数据是新媒体发展的题中之义，大数据一方面描绘社会现阶段信息流动和传播的特征，另一方面给人们的生活、工作和思维也带来了变革。作为具有“社会的皮肤”之称的社会舆情研究必须更有效地组织和使用大数据，促进社会舆情研究的研究转型，只有这样才能实现学科自身的救赎和涅。
参考文献：
[1] 郭晓科.大数据[M].北京：清华大学出版社，2013：3.
[2] 刘军.整体网分析讲义：UCINET软件实用指南[M].上海：格致出版社，2009：34.
网络舆情监测方法范文第2篇
关键词：公共卫生监测；疾病预防；控制；
中图分类号：R15 文献标识码：A 文章编号：1674-3520（2015）-01-00-01
在近几十年的公共卫生监测领域里，国内外的疾病预防控制系统例如：美国的CDC和WHO研究机构，着重于单一疾病和各种传染病的监测分析，运用趋势化的网络监测平台，基于互联网系统进行监测采集、分析和风险评估，以网络实验室与流行传染疾病相结合的监测系统，实现网络资源下的医学信息共享，并进行及时的调整和评价。本文在对公共卫生监测进行概念阐述的前提下，分析不同的公共卫生监测技术，重点对流感和结核疾病的公共卫生监测应用，有效地实现传染疾病预防控制。
一、公共卫生监测及其指标的概念
所谓公共卫生监测，即是指在某一特定群体中，设置有针对性、差异性和敏感性的医学指标，实施连续性的、特定方法之下的采集和分析，用医学指标和数据作为依据，以人群、实验室、医院、高危人群为监测对象，进行全程的、分系统的反馈和监测过程。这些公共卫生监测系统已形成了网络，例如：SARS、疟疾、疯牛病、出生缺陷等。公共卫生监测的指标有三大部分：其一，是生活饮用水的污染；其二，是公共场所、室内环境的污染源，诸如：化学成分的甲醛、有毒有害的放射源污染等；其三是新型、衍生的污染物。例如：在新型科学技术发展下的一些新型合成的建筑装修材料。
二、公共卫生监测技术的疾病预防应用
（一）公共卫生监测中的信息采集技术应用。伴随着经济和科学技术的发展，新型网络技术条件下的公共卫生监测系统从传统向先进转变，我国在多年的研究和实践之中，已经成熟地在医学领域，借用了互联网的搜索引擎的功能，使用Web采集技术、RSS技术等，进行疾病症状的采集和监测，研究发展的成果进一步推进了公共卫生监测领域的先进化，我国在2008年开启了疾病应急处理互联网公共卫生监测系统，包括卫生官方网站、谷歌和各大论坛，通过这些网站，可以实现实时的公共卫生播报和预警，为疾病预防提供交流的平台和渠道，有力地支撑了公共卫生监测体系。
（二）公共卫生监测中的信息分析技术应用。首先，在对传染病的识别和诊断上，主要采取实验室检测技术，其实验室内的具体检测方法，是采用先进的分子生物学、免疫学检测及生物传感器检测技术；其次，在传染性疾病的症状监测中广泛应用筛选分类技术，分为人工、半自动和全自动三种数据分类技术。还有，公共卫生监测中的风险评估，是及早发现和识别突发的公共卫生风险的有效方法，在科学的理论验证过程中，逐渐确定出几种常用的风险评估方法，即：德尔菲法、风险矩阵法和分析流程图法，这几种评估方法各有所长，主要运用了描述性、推理性和预测性的分析方法，对流行疾病的预防控制起到了重要的作用。
（三）公共卫生监测中的评估技术应用。公共卫生监测评估其核心内容是流行疾病的预防及完善，其评估具体步骤具有针对性和可操作性，评估过程中强调利益方的参与，并对评估监测系统进行描述和设计，在系统运行的过程中搜集重要数据，最后进行综合性的陈述和定论。
三、重点探讨公共卫生监测在疾病防治中的控制与应用
（一）流感的公共卫生监测防治控制。据现代医学研究得知，流感病毒存在变化和不确定性，其在基本的状态之下会发生新的变异，公共卫生监测即是要对变化的流感病毒进行标本采集，筛选并鉴定毒株，开展医学环境之下的抗原性分析，培育出预防流感的疫苗，其目的是尽早发现变异的毒株，避免病毒大流行。流感的监测主要是以实验室为基础，开展病原体的监测，尤其可以确定出高危人群，对其进行免疫水平的监测分析，从而，进行及时有效的医学防治干预措施。
（二）结核传染病的公共卫生监测控制。结核传染病的监测是采用常规或特殊的方法，对局部或全部人群进行调查，运用结核病的相关指标进行分析，并在各项指标的不同指征上，进行结核病的防治策略调整，通过概率的推理性监测，实现以少窥多、以局部测整体的最终目标。鉴于结核病传染的特殊性，其公共卫生监测突出已发疫情的监测和未发的防治监测两类：对于已发疫情的监测，运用年感染率和活动性结核病人登记率、死亡率等监测指标，进行重大疫情信息反馈与报告；对于未发疫情的结核病监测，用“涂阳肺结核”发病率、一岁以内婴儿卡介苗接种率为监测指标。重大结核病的公共卫生监测要采用专项调查的方法，指定结核病人的专用登记卡及专用监测报表，医院等部门要设立专职的人员对监测病人进行各种记录，并详加核查，以季度或年度的形式进行汇总上报，并在日常监测过程中为结核病人提供药品、健康教育、培训等方面的防治工作。
（三）公共卫生监测机构要建立健全疾病预防应急机制。首先，要改善医院实验室的环境和条件，以公共卫生疾病监测指标为基准，增添监测分析装置及设备，同时，要配备与现代科技手段相适应的通讯及交通工具；其次，要加强疾病预防控制及医疗救治体系，形成涵盖各级急救中心、急救站点、中毒救治的城乡一体化紧急医疗救治网络；再次，在公共卫生监测的信息机制上要加强建设和构筑，用信息化、网络化的监测信息采集、传输平台，连接各级卫生行政部门、疾病预防控制部门和卫生监督部门，制定重大紧急情况下的公共卫生预案，实现统一、高效、权威的公共卫生指挥体系。
四、结束语
疾病预防控制工作是长期的、整体的社会性整治工作，为了保障人类的身体健康，需要完备而可操作化的公共卫生监测体系，发现和搜集可以危及人类健康、影响人类生活和工作的危险信号，以科学的监测手段，对疾病的信息采集、信息分析和信息评估等内容，进行规律化的认识和把握，对重大传染性疾病的疾病谱和死因谱的构成及指标的变化，及时发现，尽早对发现的疾病苗头进行干预和防治，预防公害疾病的爆发，将危险的因素对人类的健康影响降至最低。
参考文献：
[1]孙卫，孙中海，刘利钊.创新疾病监测预警――利用区域健康档案数据建立疾病监测预警系统[J].中国卫生信息管理杂志.2012（05）
[2]徐夏娟，胡晓云.公共卫生舆情监测与风险研究综述[J].公共卫生与预防医学.2011（05）
[3]胡明霞，赵科福吴思远.12320电话信息分析及其在突发公共卫生事件监测中应用[J].中华疾病控制杂志.2011（10）
网络舆情监测方法范文第3篇
关键词：金融科技；风险管理；新常态；新思维
当今世界正经历百年未有之大变局，金融业也正经历着科技与产业高度融合、深度叠加的新变革。在危机中育先机，于变局中开新局，商业银行风险管理必须适应金融科技新常态，育先机，开新局。
一、金融科技的本质和新常态
金融科技，是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效。究其本质，金融科技是金融机构将数据作为新的、战略性的生产资料，推动实现金融生产力的一次全面升级。其中，5G技术，着重解决数据获取和传输问题，传输速度的提升使得万物互联成为可能，数据的获取和传输将不再是瓶颈；大数据技术，着重解决数据的全量管理问题，成熟的底层技术框架使得数据采集、存储、集成、计算、分析等不再是瓶颈；云计算，着重解决数据的运算能力问题，云计算的基础设施和操作系统使得实施数据传输和运算的网络、系统、硬件、软件等不再是瓶颈；人工智能，着重解决数据的分析和应用问题，机器学习、生物识别、自然语言处理、语音技术、知识图谱等极大提升了基于数据的分析、操作、管理和决策能力；区块链，着重解决数据的信任问题，分布式账本技术实现了数据存储、传输和访问的一致性、真实性、准确性。现实生活中，金融科技带来的改变比比皆是：智慧网点带来更好的用户体验。当客户步入一个基于5G和人工智能服务构建的智慧网点，基于生物识别技术的客户识别系统第一时间识别客户身份，客户可以在智能交互屏完成各类常用业务，如需客服支持，远程坐席通过视频接入，实现“一对一”服务。“技术应用+服务功能+场景链接+生态融合”四位一体的智慧服务体系，突破了银行服务在交易介质、时间、空间等方面的限制，为客户带来更加安全、便捷、智慧的金融服务体验。智能投顾提供专属客户服务。理财投资需要专业的知识背景，客户通过网点的客户经理获取专业的财富咨询，受客户经理人数和经验的限制，很多客户无法享受到专业的理财服务。智能投顾通过大数据和人工智能技术，根据客户个人特质和资产情况，评估客户风险承受能力，无需客户经理，就能为客户定制投资组合产品，客户无需具备丰富的专业知识，就可以根据自身的风险偏好，设定预期收益率，实现一键投资。通过大数据分析和智能模型，为客户提供在线组合配置建议及组合管理的理财顾问服务。金融科技始于金融、融于金融。各类金融创新将突破时空限制，潜移默化或急速改变客户的金融消费行为习惯，也改变了商业银行的经营管理方式。对银行而言，对物理网点和网点从业人员的需求会降低，对长尾客户的服务效能会提升。对客户来说，缩短了业务办理的等待时间，能获得更专属的金融服务，提升了业务办理效率和体验，更多的业务无需到网点就能办理。这些新服务、新产品，将银行打造成“空中银行”，将客户变成“空客”，客户的新习惯与银行经营管理新模式相互促进，成为金融科技新常态。由此产生新的风险管理数据、模式和需求，要求风险管理工作与时俱进，不断创新。
二、建立三大思维应对金融科技新常态
金融科技，未来已来。新常态需要新思维，商业银行应加快适应金融科技带来的转变，以全量思维思考问题，以智能思维推进工作，以底线思维防范风险。
（一）建立全量思维，适应以大数据为驱动的风险管理新趋势
全量思维下的风险管理以大数据为驱动，解决了传统风险管理中数据来源单一、数据维度有限的困境，用全量、有效、合规的数据做好风险管理。一是加强数据获取。金融科技视角下的风险管理建立在多维、海量、动态的数据基础之上，需要整合自有数据、收集公开数据、与第三方服务商合作以及新渠道开发等方式，构建包含市场数据、业务数据、行为数据等维度全量数据，实现数据持续更新，为风险管理提供数据基础。二是提升数据质量。多渠道、多维度、海量的数据会带来数据质量的挑战。一方面，不同数据来源会导致数据标准不统一，需要在金融大数据平台汇总成统一数据格式；另一方面，各个数据来源的数据有效性不同，可能存在数据缺失、失真等问题，需要对数据有效性进行校验。三是保障数据合规。全量数据思维下，数据来源更广，除了公开的市场数据外，还需要利用业务数据、行为数据，甚至是客户在行业内其他机构的数据和跨行业的数据，需要有效使用合规数据，避免掉入合规陷阱。
（二）建立智能思维，掌握以人工智能为手段的风险管理技术
新形势下的风险管理需要建立智能思维，利用人工智能技术在大数据平台的应用，改进信息获取时效，前移风险防控手段，实现数据实时获取、模型自主学习、参数动态调整，创新风险控制、监测和预警。一是前瞻性的风险控制。传统的数据获取方式使得风险的防控更多集中在事中和事后，对于事前控制手段较少。大数据和人工智能可以利用多维度的数据更早发现潜在的风险因素，将风险管理的控制点向事前移动。二是高时效的风险监测。传统模式下，由于数据获取滞后和需要人为调整模型参数，信息不对称导致风险发现会有延时。大数据技术可以实时获取并处理海量数据，利用人工智能技术不间断运行并动态调险模型，实现高效的风险识别。三是新形势的风险预警。前置的风险控制和高效的风险监测方式，使风险信息的发现和获取变得更加灵活、高效，需要建立与之相适应的风险预警和处置机制。
（三）建立底线思维，防范金融科技创新带来的风险挑战
金融科技为风险管理提供了新思路、新方法，在降低成本、提高效率的同时也会带来相应的风险挑战。需要建立底线思维，应对金融科技创新带来的合规风险和操作风险。一是合规风险。无论是依托大数据平台的数据获取和使用，依托人工智能的实时运算模型和高频的量化交易方式，还是基于区块链技术的数字货币发展，新技术的应用都需要符合法律和监管的要求，防范合规风险。二是操作风险。一方面，大数据管理和使用不当，会造成海量数据泄漏，需要防范数据使用中的信息安全风险；另一方面，人工智能模型运行中出现的模型准确度下降甚至误报情况，需要通过持续的模型监测、评估和优化防范模型风险。
三、金融科技新常态给风险管理带来新机遇
新常态下，以5G、大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的前沿技术为金融业务领域带来丰富应用创新的同时，也给商业银行的风险管理带来了诸多机遇。传统的金融行业风险管理依赖专家经验判断，信息获取渠道单一，对于客户的集群风险、行业风险和市场竞争能力较难识别。金融科技带来风险管理的方法创新，使得风险管理能够更加智能、更加高效、更加便捷地完成风险识别、计量、预警和控制工作。
（一）构建智能反欺诈监控平台
互联网和移动通讯的发展与普及给金融业态带来了深刻变革。传统欺诈防控方法以专家经验规则为主，技术手段相对落后，人工依赖程度较高，效率低下。在银行业务线上化、网络黑产技术化的形势下，银行传统的反欺诈方式已经难以奏效。以大数据为基础，运用人工智能、云计算等金融科技手段构建的全流程、多维度欺诈风险防控体系，能够实时识别、监测、阻断欺诈风险。工行智能反欺诈基于工银智慧大脑训练智能AI反欺诈模型，嵌入每笔用户动账交易，实现交易过程中毫秒级智能反欺诈识别和处理，直接避免客户欺诈损失。当客户在进行大额交易或向可疑账户汇款时，需要进行二次确认；在客户进行信用卡申请时，无需再通过打电话的方式进行核实，可以通过大数据的方法进行信息核对，风险控制更加高效、准确。
（二）创新交叉线风险智能监控
近年来，杠杆高、嵌套深、产品复杂、资金空转的市场和业务乱象不断，市场动荡极易带来交叉性金融风险传播。传统情况下，因为业务数据分散，每一次市场震动，都需要很多团队和人员分工协作，各自独立分析数据，再统一汇总分析，很长时间才能全面摸透客户存量业务和风险传染路径。金融科技整合全量大数据，一键看清客户业务关系和资金流向，使得交叉性金融风险防范更加高效。工行集团投融资风险监控平台，应用于债券投资、风险排查、风险预警、专题分析，能够支持单客户和组合客户一键式风险排查，15 分钟内分析客户相关的债券、股票、贷款、租赁、票据、交易、存款、结算、资产、评级、财报、舆情等7 大类、25 小类信息，每日4 次获取客户股票债券价格异常波动、经营管理层变化、企业重大盈亏、经营管理重大变化等负面舆情，准实时地识别全市场的高风险客户和高风险债券，支持总分行加强交叉风险管理。对于风险管理而言，金融科技可以说是一把双刃剑。金融科技可以使金融业务有效提速和扩容，但也显著加大了操作风险、信用风险以及道德风险，加大了风险控制的难度和维度。工商银行愿意迎接各类挑战，坚持“主动防、智能控、全面管”风险管理路径，强化专业化经营和精细化管理，顺应时展趋势，加快金融科技的应用，持续推动风险管理新模式的构建与优化，积极支持金融业务稳健发展。
参考文献
网络舆情监测方法范文第4篇
“十三五”是全面建成小康社会、如期实现第一个百年目标的决胜时期，是纤维产业经济全面转型升级的关键时期，是建设中国特色纤检事业的重要时期，根据党的十及十八届三中、四中、五中全会以及中央经济工作会议精神，结合《质量监督检验检疫事业发展“十三五”规划》，制定《纤检事业发展“十三五”规划》。
一、“十二五”时期纤检事业发展的成效和经验
“十二五”时期，纤检系统积极应对复杂多变的纤维产业经济形势，秉承“抓质量、保安全、促发展、强质检”工作方针，完成了“十二五”规划确定的主要目标和任务。五年来，纤检系统坚定不移抓质量，棉花质量“身份证”制度基本建立，棉花公证检验数量由2009年度的255万吨增长到2014年度的514万吨，连续三年实现棉花公检全覆盖；已建立棉花加工企业质量诚信档案3111家，质量诚信体系初步建立。全力以赴保安全，战胜了游资大肆炒作对棉花质量的冲击，守住了棉花质量安全底线；严厉打击“黑心棉”絮用纤维制品，端掉制假售假窝点近200家，开展“阳光纤检进高校、进工地、进幼儿园”活动，宣传受众近百万人次，没有发生系统性、区域性质量安全事故。一心一意促发展，积极配合地方政府，推动纤维质量检验体制改革，重点支持新疆、内蒙古、广西三个地区纤维产业经济发展；实施了与国际接轨、先进的纤维仪器化检验质量标准，为企业发展提供技术支撑，助力纤维产业提质增效；全过程参与国家产业政策实施，为政策制定提供决策性依据，为政策落实发挥基础保障作用。改革创新强质检，建立了以监督检查、公证检验、监督抽验“三项制度”为支撑的监督管理体系；建成了检测规模、检验能力居世界首位的棉花仪器化公证检验体系，配备524台套大容量快速检验仪（HVI），年检测能力达到800万吨，是“十二五”初期的1.3倍；两项研究填补我国检验技术领域空白，获国家专利18项，科技奖励43项，获奖论文15篇。这些成绩为“十三五”发展积累了丰富经验，奠定了坚实基础。
“十二五”期间，纤检事业的发展得益于以下基本经验：一是坚持服务全局工作，始终坚持把纤检事业置于服务国家经济发展工作大局中统筹推进，紧密配合产业改革和产业政策的推进实施，找准自身服务发展大局的着力点和结合点，只有这样才能明确自身定位和发展任务，保证发展方向正确。二是坚持改革创新，始终坚持以改革创新的精神提高和完善纤检工作，不断推进理论创新、制度创新、技术创新，只有这样才能较好地适应中国特色社会主义事业发展要求，保证纤检事业的可持续发展。三是坚持以问题为导向，始终坚持把发现问题、剖析问题、解决问题作为事业发展的出发点和落脚点。做到“知不足而后进”“防患于未然”，不断适应新形势，实现纤检事业新发展。四是坚持提升工作有效性，始终坚持将纤检事业与服务纤维产业、宏观经济结合起来。始终强调以工作有效性作为衡量纤检工作得失的标准，只有这样才能使纤检工作真正有为、有威、有位，促进纤检事业不断向前迈进。
二、“十三五”时期发展环境
未来五年，纤检事业既面临重大机遇，也面临诸多挑战。从全球看，“十三五”时期国际经济在深度调整中曲折复苏，新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，但国际金融危机深层次影响在相当长的时间内依然存在。从全国看，经济发展进入新常B，经济发展方式加快转变，新的增长动力正在孕育形成，促进经济保持中高速增长、迈向中高端水平，经济长期向好的基本面发展没有变。
从纤维产业发展看，经过经济体制改革30多年的发展，我国纤维产业已经积累了一定实力，纤维生产格局基本形成，纤维加工能力、数量供给和需求正向平衡方向发展。“十三五”时期“一带一路”、区域经济新战略的实施，为加快传统纤维产业技术升级，促进走出国门加速成长提供了重要机遇，纤维产业将向区域化、机械化、产业化方向发展，纤维种植区域向西北、西南区域转移集中，纺织行业将向提质增效、丰富产品结构以及优化区域布局方向转变，开放和协同发展的纤维产业布局在深度调整中完善。从纤检事业发展看，国家将“以提高质量和效益为中心”纳入“十三五”规划的指导思想，实施供给侧结构性改革，提升供给质量成为理顺供需关系的关键要素，发展质量已成为重要国策。质量为先成为《中国制造2025》规划的重要原则之一，企业以质量谋长远发展，发展质量成为纤维产业共识。经过我们三十多年的努力，纤维产业质量安全责任基本清晰，质量监管体系基本形成。我国纤维产业已经具备高质量发展的良好环境，纤检事业正步入发展的良性轨道。
同时，纤检事业发展仍面临一些深层次问题，经过几十年的快速发展，纤维产业供给结构失衡问题严峻。纤维生产环节存在“量大质低”的短板，推动提升纤维质量任务艰巨；传统人口红利优势正在减弱，纤维产业转型发展处于阵痛期，发挥检验、标准质量引擎驱动作用、提质增效任务艰巨；“放”“管”“服”之间的平衡还没有准确把握，随着产业发展，可能出现新形式的市场和主体，监管方式需要随之转变，履行好质量监管职能任务艰巨；人民群众对产品质量需求不断提高，服务民生任务艰巨；纤检队伍能力建设与创新型政府要求还有差距，转变工作作风、提升能力任务艰巨。
三、总体要求
（一）指导思想。
全面贯彻党的十和十八届三中、四中、五中全会精神，深入贯彻系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略，紧紧围绕“四个全面”战略布局和“五位一体”总体布局，树立“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，以提高发展质量和效益为中心，以供给侧结构性改革为主线，全面贯彻“抓质量、保安全、促发展、强质检”十二字工作方针，服务全面建成小康社会新目标要求，服务区域协同发展新格局，服务纤维生产加工传统产业转型升级，加快构建中国特色纤检事业发展新体制，全面提升纤维产业质量水平，保障纤维产业质量安全。
（二）基本原则。
坚持市场规律与监管效率相结合。纤维产业链条长，市场化程度高，处于产业链前端的农民和末端的普通消费者相对弱势，要遵循纤维产业的发展规律，突出企业质量安全主体责任，创建效率优先的质量监管体制机制，促进纤维产业经济发展。
坚持因地制宜与协调发展相结合。纤维原料都是农产品，其发展应与当地的气候、环境、土地资源等自然因素相适应，通过监管手段链接不同地域的产业信息，发挥优势资源的效率。挖掘区域内独特的纤维资源，鼓励和引导区域内特有的名优产品，发挥资源、市场、技术等方面的区位优势，形成区域特色的纤维主导产品和支柱产业，形成纤维产业特色化、精品化发展格局。
坚持技术引导与可持续发展相结合。发挥科技创新在推进纤维产业可持续发展中的引领和驱动作用，加大用新兴技术改造传统纤维产业力度，形成系统、配套的科技生产力，坚持以质量标准引导絮用纤维制品及再加工纤维等相关产业进行环保生产，推广新技术新工艺，着力推动发展资源节约型、环境友好型纤维产业，加快建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系，形成资源利用高效、产品质量安全的纤维产业发展模式。
坚持统筹规划与稳步推进相结合。结合产业产地需求，统筹规划实验室布局、纤检力量及工作方向，发挥纤检大数据对农业畜牧业和纺织行业的质量引导作用，强化业务融合、工作联动。做好经验总结、抓好扩大试点，找准监管着力点，稳步提高各项工作的有效性、整体性和协调性，推进纤维、纺织面料、学生服“全链条监管”格局。
（三）总体目标。
完善中国特色纤检理论、制度、技术、机制工作体系。纤维质量安全保障体系基本建成，纤维产业服务体系基本形成，智能化纤维质量管理体系初步构建。新疆、内蒙古、广西等条件较好的纤维重点区域纤维质量明显提升，其他地区纤维质量稳步提升，纤维产品供给体系质量显著提高。中国纤维标准体系的国际地位明显提升，质量标准和检验技术向“一带一路”国家辐射。纤维公证检验服务区域经济能力显著提高。维护统一开放、竞争有序的纤维市场环境，为市场在资源配置中起决定性作用保驾护航。
四、主要任务
（一）加强纤维质量监管。
着力推动质量诚信体系建设。以纤维加工企业质量诚信记录为基础，实行纤维加工企业质量诚信积分制管理，建立企业质量问题追溯体系，推动建立质量诚信与银行信贷管理协作机制，完善守信激励和失信惩戒机制，加快推进纤维加工企业信用信息的社会共享进程，营造诚实守信、自律守法的企业经营氛围。
加快纤维质量监管方式转变。积极推动建立以企业为责任主体、专业纤检机构监管规范、协会团体辅助自律、公众参与相结合的监督管理体系。落实“放、管、服”，简政放权，研究加强事中、事后监管的措施，落实纤维质量监督的“双随机”抽查制度，实施纤维质量问题综合治理，发挥市场对企业的优胜劣汰作用。找准服务的切入点，增强企业法制观念，帮扶企业提高市场竞争能力，推动企业沿着健康的轨道快速发展。
强化民生产品质量安全监管。建立学生服、面料质量日常监管体系。深入排查学生服、絮用纤维制品质量安全问题，提高质量隐患发现能力。加强与相关部门之间的沟通和联系，研究提高学生服、絮用纤维制品质量安全的新举措。进一步强化学生服、面料生产企业落实质量安全主体责任，有针对性地开展监督检查。强化人民群众质量维权意识，完善“阳光纤z进高校、进工地、进幼儿园”活动，加强絮用纤维制品及再加工纤维生产加工集中整治。提高舆情处理能力。
探索监督管理与行政执法的协作模式。理清与不同层级政府及质监部门的监管职责，推动建立健全跨部门、跨区域执法协作联动机制，加强与相关部门的互通互联，努力形成齐抓共管的良好局面，实现纤检执法工作的横向联动。探索推进纤维质量监管权力清单制度建设，公开行政执法信息，提高执法的公信力和透明度。
（二）完善质量技术基础运行保障。
强化公证检验能力建设。建立适应纤维产业发展，满足未来纤维公证检验需求的检测体系。在“一带一路”规划范围内，加快毛绒质检体制改革和仪器化检验实验室建设。持续、稳定地增加非棉纤维公证检验量，提高公证检验覆盖范围。优化棉花公证检验实验室布局，解决检验能力与产业需求不匹配问题。加强纤维监督抽验制度建设，对公证检验实验室工作质量开展有效监督，对公证检验实验室技术能力开展综合评价，促进检验能力提升。加快实验室检验技术升级，提高公证检验的先进性、准确性和可靠性。支持国家纤维计量站建设与发展，持续提升计量技术能力，充分发挥计量在国家质量技术基础中的技术保障作用。
加强关键技术研究。建立仪器化非棉纤维质量标准和检验体系，逐步实现非棉感官检验向仪器化检验转变。启动纤维标准提升工程，研究纤维质量评价关键技术，合理设置技术指标，满足纺织需求，与产业发展同步，促进纤维标准化成果与纤维生产加工技术有效结合。
提升纤维标准影响力。建立更加协调配套、先进科学、适合中国国情的纤维标准化体系，强化检测技术国际交流合作，推进山羊绒、茧丝、麻类等纤维的标准国际化，向中亚、东亚、东盟相关国家输出我国棉花、羊绒、茧丝质量标准体系和检验技术。
（三）提高公共服务效能。
加大政策融入力度。进一步推动公检制度融入国家宏观、金融政策的力度，从提高纤维供给质量、准确掌握纤维产量等方面提供有力的决策参考意见，推动纤维公检制度和政策性贷款融合，推动纤维公检制度与市场保障金融合，推动纤维公检制度与物流体系融合，并与相关平台实现全面对接。
发挥对产业促进作用。进一步发挥公证检验对纤维产业全链条的服务作用，对接农业、加工、流通和纺织需求，发挥公证检验大数据的作用，推动中央供给侧战略的实施。开拓棉花公证检验新服务，加大研究公证检验在纺织配棉、农业品种改良中的应用。重点支持纤维主产销区产业发展，优先满足民族地区公检需求。
探索培育纤维品牌。与地方政府以名牌带动经济发展需求对接，推动实施纤维品牌发展战略。倾斜“一带一路”覆盖区域，推动优质纤维产区创建名牌产区，推动优质企业创建名牌企业，为产区、企业品牌建设提供技术支撑、宣传推荐、人才培养、检验服务。到“十三五”末，力争全国培育10家（区）以上具有一定影响力的纤维品牌。
（四）夯实质量监督基础。
深入推进依法行政建设。完善纤检事业法律制度建设，以建设纤维质量监督、公证检验、监督抽验三大制度体系为抓手，建立健全合法性审查机制，建立健全行政裁量权基准制度，确保行政决策依法、合法，法治实施程序规范。完善系统内部的层级监督，建立健全大案要案报备、责任追究制度和责任倒查机制，严格落实行政执法机构、岗位执法人员的执法责任，强化对履职行为的约束和监督。
大力加强科学技术支撑。推进系统技术能力建设，强化区域技术能力建设协调发展，实现技术能力指导工作规范、有效运行。加快纤检信息化建设，完善纤检机构信息化工作平台，加强业务流程实时监控，建立纤维质量分析、有效性评价指标体系，实现公证检验管理智能化。不断完善纤维计量监督、量值传递和计量检定、仪器设备维修和保障工作体系建设。
积极开展人才队伍建设。贯彻实施“人才强检”战略，强化教育培训，切实提高专业技术人员、执法人员、领导干部工作能力。优化纤检人才队伍结构，稳步提高纤检人才队伍质量。建立纤检事业发展专家智囊库，为谋划纤检事业发展，解决全局性、战略性问题提供良策。
强化党风廉政建设。建立纤检系统行风建设的综合预防治理机制，坚持标本兼治、综合治理、惩防并举、注重预防的方针，开展廉政风险分析排查，加强廉政风险防控管理，推进行政权力运行监管体系建设，落实行风建设责任制，坚持实行责任追究制度。
五、重点工程
（一）纤维质量监督强化工程。
1. 纤维质量监督体系建设。
搭建企业产品质量承诺公示平台，鼓励社会力量以投诉、举报等方式参与监督。建立纤维质量监督检查结果公示平台，区域重点纤维品种质量监测报告。
2. 企业质量诚信体系建设。
搭建纤维企业质量信用平台，与相关部门及单位对接，完善企业质量信息采集、管理、公示、评价机制。联合行业协会，启动纤维企业品牌推进工程。
3. 纤维制品放心工程建设。
抓好《纤维制品质量监督管理办法》实施，启动《再加工纤维管理办法》立法。建立和完善纤维制品产品质量安全监管机制，推动将学生服监督专项经费纳入地方财政预算，保障学生服监督检查覆盖率。在全国10个省建立质量安全联席会议制度。建立纤维制品质量舆情监控和舆情事件应急处理机制。建立学生服、学生床上用品集团购买监控制度。
（二）纤维质检体制改革深化工程。
1. 深化棉花质检体制改革。
完善与国际接轨的、先进的检测技术体系，调整棉花公证检验实验室布局规划。建立纤检系统棉花检验能力档案，定期分析公证检验实验室技术能力状况。完善监督抽验制度、工作质量考核评价机制。建立棉花公证检验信息技术示范实验室20家。稳步提高公证检验覆盖率，国家储备棉和棉花目标价格改革监管棉公证检验覆盖率达到100%，其他类棉花公证检验覆盖率达到80%以上。完善国棉颜色级分级体系，开展短纤维含量、棉结指标、质量指标分级等重大课题研究。
2. 推动毛绒质检体制改革。
实现毛绒质量管理信息化，建立二级毛绒仪器化公证检验质量管理信息平台。新建、改造毛绒、茧丝、麻类纤维公证检验实验室15家，检测能力满足非棉纤维公证检验发展需要。山羊绒公证检验覆盖率达到90%，桑蚕干茧公证检验覆盖率达到50%。制修订毛绒快速检测方法国家标准，研发毛绒仪器化检测设备，推进毛绒纤维检测仪器化。研制毛绒仪器化公证检验设备校准样品，建立非棉纤维标准样品生产基地。
（三）互联网+纤维质量工程。
1. 纤维质量大数据平台建设。
以质量为主线，提高数据分析的精准性和针对性，充分发挥棉花大数据导向作用，服务全产业链，实现纤维质量信息与产业的互联、互通、共享、共用，挖掘产业质量风险点，研究产业质量发展趋势，为纤维产业经济升级服务。
2. 检验服务平台建设。
建立服务公证检验工作的智能化、集约化支撑体系，运用云技术，实现检验资源、检验设备、突发性质量事件应急处理、新型纤维材料信息、检验人员交流与培训等信息共享。建设棉花公证检验网络监督管理平台，实现公证检验管理智能化、信息化。
六、保障措施
（一）完善科学决策机制。
紧密围绕把推动发展的立足点转到提高质量和效益上来这一中心，深入研究自身全面协调发展、可持续性发展及如何在纤维产业发展和地方经济建设中发挥有效作用等重大课题。加强调研工作，结合实际，认真开展战略性、前瞻性的调查研究，为促进纤检事业发展提供科学的理论指导，增强纤检工作决策的科学性。
（二）落实经费保障。
积极争取财政支持，进一步优化支出结构，集中财力加强重点项目建设，落实纤检机构行政执法和打假工作、棉花及毛绒质检体制改革、纤维公证检验及监督抽验经费保障，夯实事业发展基础。争取学生服监管、仪器化非棉纤维标准体系、非棉纤维仪器化检验、信息化建设、标准科研经费支持，提高事业发展能力。
（三）抓好项目组织管理。
树立项目带动理念，依靠纤检能力建设项目实施促进纤检事业快速发展。加强对项目实施的组织领导，建立主要领导负总责、分管领导负主责、牵头部门负直接责任的项目实施责任制。建立项目实施部门管理制度，进一步细化分解目标任务，制定工作计划，统筹推进，确保规划项目顺利实施。加强对项目实施管理，提高项目管理质量和水平。